핵심 요약
딜라이트룸이 ADS 2.0에서 3.0으로 팔레트 규격을 재정의하고, 시스템이 맡아야 할 부분을 명확히 하여 반복 판단 비용을 낮춘 경험을 공유합니다.
주요 경험
- 색상 팔레트를 데이터 기반으로 재구성하고 CSV 추출-매핑-검수-수정 과정을 거쳐 실행 가능한 3.0 팔레트로 마이그레이션했습니다.
- Foreground 중심의 시멘틱 토큰 도입으로 해석 여지를 줄이고, 상태와 예외를 포함한 일관성 가이드를 수립했습니다.
- 기존 시스템 위에서 점진적으로 도입하는 마이그레이션 방식으로 리스크를 관리하고 팀 합의를 빠르게 이끌었습니다.
얻은 인사이트
- AI 매핑은 빠르나 맥락 반영은 보완이 필요하며, 기준과 예외의 균형이 중요합니다.
- 데이터 기반 의사결정이 반복 작업의 속도와 품질을 동시에 높임을 확인했습니다.
- 향후 상태/정책의 영역까지 확장하는 방향으로 가치를 확장할 수 있습니다.
